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人工智能交易对外汇等市场的影响

人工智能一定会在交易市场上得到普及
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好比电力使用的普及,最开始是应用于照明,但是现在,它已经渗透到人们日常生活中的每个领域。人工智能也一样,它后续的发展将给于更多普通人参与使用和开发的机会。交易市场的参与者也不例外。8 k2 J, [6 _; J6 k/ _

  \3 j6 m$ D9 `' C( n% @程序的核心“从自动化控制”演化到“自适应”$ ^# L: e7 B. [/ q

; `: Z2 |+ o% a' X5 }0 U1 f人工智能和现在正在使用的程序化交易(EA)不同
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! D: ?- L  `3 M+ q1 ^  s  V5 iEA现在的交易方式是类人工交易的逻辑模仿+自动化控制,自动化控制是程序中的核心部分。而不是大众普遍认为的策略是核心,很多简单策略或者不完美策略在很好的自动化控制下均可实现盈利。当很多操作方式人工无法达成的时候,EA进行了完美的补充。0 i: i; h8 B' H% U9 _
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例如网格式交易:1 ^+ N7 g$ F, ?5 Y4 k3 I7 p; }) K

+ S$ f# x4 |! S0 |2 G; W$ u网格式交易也成为“马丁格尔式”交易,就是价格不断向之前下单的反方向运行,造成亏损,但是操作上不断的逆势加仓。最终价格如果顺势运行一小段,就能总体盈利。
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单纯执行这个策略失败的比例还是很高的,市场中活跃着的“马丁格尔”程序均是在这个执行逻辑基础之上有很好的控制的。
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比如一个“马丁格尔”程序设定的是每次都翻倍加仓,当下单下在前5次以内,一定要盈利出。' D: _0 P: U+ R' ~

0 A5 b4 @& F# Z0 W8 P而一旦第5次单下进去,在“第3次单+第4次单+第5次单”这个组合能获利出的时候就先获利了结一次,如果还继续反向运行,重起第3次单并向后递推。
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1 l; U0 Q' c. R' Y7 w$ _. [一旦第6次单下进去,在“第5次单+第6次单”这个组合能获利出的时候就先获利了结一次,如果还继续反向运行,重起第5次单并向后递推。
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2 K( E6 Q2 g  X( A0 e0 n* ]那么在等待下单的过程中和下单的一瞬间,盈亏平衡点都是要重新计算的,这个工作如果让人完成,太痛苦了,不如交给计算机完成。. e0 b- l9 E4 F% R

9 z: m8 g0 p. I& N: }1 ~% i1 ]- t3 G“移动止损”的不断跟进。+ ~- F, `) a$ J; h

& X- n" O7 p+ i! s假如下单后获利超过10000元开始移动止损,移动止损8000元。当你赚到10000元后,最多少赚2000元,当价格不断向预判的正确的方向运行的时候,移动止损不断跟随调整,当获利90000元的时候,最差的情况是只盈利78000离场。- n; `# n# s; M( t& W
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这个跟进的过程是需要不断对止损指令进行调整,也是人无法很好的完成的。
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上述的这些是现有的EA的核心部分,也就是“自动化控制”。但是当有了人工智能涉足交易领域,情况就完全不一样了。
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1 b$ z# a$ i9 t) P* o3 ^( f当人工智能参与外汇交易之后,“自适应”将成为一个交易程序的核心,而“自动化控制”直接打辅助了。
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1 A0 X* I' w6 i5 _+ R这个策略是当价格上穿A就做多,再下穿B就反向双倍做空,再上穿A就再翻倍做多。7 [& _) [* S( m( @6 T6 v/ [' C# J
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策略本身成败的关键是AB之间的间距X。策略本身是希望抓到最终的正确的趋势。如果X很小,就会频繁出现双侧来回进单的情况。假如X足够大,就不会出现来回进单的情况,但是单侧进的单再没出趋势前的亏损也会很大。所以这个间距X成为核心,那么X到底多大合适呢?3 B, ^- i+ }2 l0 G7 Q* E# k
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这个最佳值一定是不断变化的,如果出现一个人工智能程序会根据多维符合条件不断调整这个间距的大小,并不断将其调整到接近最优值的值,那么这个简单粗暴的程序照样能获利,并且胜率会相当高。
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人工智能运用对未来交易市场的几个影响
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2 j, M5 q6 \" t4 ?# U1. 对于无序波动的统计型程序所占的比重会不断增加( y. o1 Y. n# S8 A8 B( ]' W0 Z  {

/ e- z4 _. e% Y1 [& U/ G现有的EA程序中,在逻辑判断型程序之外,有一种比较艰深未被广泛使用的复杂策略。是一种应用数学的方式进行统计的策略,例如用贝叶斯方程或马尔科夫模型进行统计。
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: o$ o$ |2 _! j% [+ g' `: e3 v1 n作为概念普及型文章,怕被拍砖,所以此处省略专业术语1w字 ... ... 这种方式实际上是已经是接近人工智能的一种程序化交易的方式了。. _5 X% B0 T3 Q2 _# X2 r+ d

; D+ w8 `# v, L4 E. o$ U筛选一部分数据供程序训练,然后让程序按照训练结果操作,有偏差重复如上步骤。这种程序可以在极小区间内的无序波动中捕捉概率上的进出场机会,实现大数量交易后的总体获利。. ^% [) |% ]* K3 M: W3 P+ ]" _- U
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这种操作也是人无法完成的,此类交易方式现在仍是机构和少数专业投资者中的专利,普通交易者无法掌控。随着人工智能的不断进化,普通投资者掌握这种交易方式的可能在不断增加,人工智能的学习可以不再依赖开发者编程实现的数学算法,通过对人类行为的本身进行学习和筛选即可学习和进化。
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! u& U2 K1 f  x, ^4 m人类无法在长期的无序波动中稳定获利,并不是人类的判断上的错误,而是由于这种交易方式本身消耗大量的精力和时间。
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# i. T) A6 k  _: _3 H5 p人类无法连续的进行操作,人是活的,是会困的,会累的,会情绪话的,一旦人陷入生理上不适合再继续交易的状态却仍然强行参与交易,最终发生亏损。虽然交易方式本身没有问题,但是它应用的策略很多时候是混沌的,非清晰逻辑的。所以又无法通过编程实现。& H7 J' g% D/ K. i6 y3 ^3 D0 l

% ^: d2 I: C& |3 E' U! L3 I而人工智能的介入可以通过对单一操作者每次不多的几次正确判断的累积学习掌握这种混沌的操作方法。不再依靠编程和艰深的数学,使普通人能驾驭这种能连续获利的程序成为可能。
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2 g8 w- B! Y+ s1 A8 g2. 将出现能适应不同波动环境捕捉所有可能盈利行情的超级赚钱程序- F& ?+ q8 f8 Q6 ]

8 L& {! d6 Y0 B: Q目前现有的EA往往是基于单一策略的。做震荡的专门做震荡,做趋势的专门做趋势,做“马丁格尔”的专门做“马丁格尔” 。。。/ U/ n2 M7 ~5 e7 b- ^
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如果在这些程序之上有一个交易经验丰富的交易员去控制这些程序组,在不同的市场情况下选取不同的程序进行开启和关闭,就可能获得更大的利润。但是在选取的过程中掺杂了人的因素,不确定性也就增加了,可能盈利翻倍,也可能最终没赚钱。. F; x5 W9 S6 X- i1 v7 `& n; z

; ^5 F+ t2 }6 I7 E) E' i( |1 }如果有一个人工智能型程序出现,可以非常理性的把控市场的变化,那么它将成为一个非常赚钱的程序。微小无序波动,捕捉!小趋势,捕捉!震荡,捕捉!大趋势,捕捉!* Y. t" W! \$ ~7 o4 i

6 g! {3 M# ]3 \+ B0 Q这个超级程序本身将自适应所有的市场波动,并且无视它的变化,持续完成一件事:获利!# @8 B3 V! Y4 E& Y4 R! Y

! }1 [+ i& |! I) V4 b1 J9 _) m3. 出现超级盈利程序的时间不会很快7 ^5 m: H& a2 A0 _; l2 X# Q
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技术上让这种超级获利型人工智能程序诞生,基于现有的科技已经不是难事了。但是交易是个区别于其他行业的领域,对于一个新交易程序的出现,往往需要经历几个步骤:
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回测历史数据,用模拟盘测试未来数据,用小资金真实环境测试未来数据,用大资金测试真是环境未来数据,这个过程中一旦出现bug,修正bug之后就要重复之前所有的步骤。
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" W2 E7 H) K2 F; }$ `是由于人怕程序产生亏损,反复验证其可靠性这件事本身限制了超级盈利程序出现的速度。因为一旦程序中有小小的偏差,就可能造成重大亏损,关乎资金的问题,重复上述耗时的步骤成为一种科学过程。
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6 X( M; W% m* ^& n# |4. 对于程序化交易的普及速度会大大加快! R+ T. }" A1 v7 q5 ~
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我国程序化交易的普及程度远低于西方成熟市场。4 B( `7 x$ i1 A# H

" }, \' R% r3 T1 k2 ?! i* |( }概念无法跟上,人才匮乏也是很关键的因素。但是随着Alpha Go在围棋上战胜李世石事件以及人工智能不断进化的加速,国内交易者参与市场时使用交易程序作为辅助工具这一理念一定会得到更快速的普及。
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